深度学习在生物医药领域中的应用

序号	推送日期	文章	类型	简述	创新点	不足	研究目的	研究对象	领域	病种	技术	模型	数据类型	样本量
1	2025-09-30	A framework using large time series model for early warning of infectious diseases 2026-Mar, Infectious Disease Modelling IF:3.0Q1 DOI:10.1016/j.idm.2025.08.006 PMID:41017782	研究论文	提出了一种基于大时间序列模型的传染病早期预警框架	利用生成式预训练大时间序列模型解决传染病预警中的数据质量和数量限制问题	NA	开发具有强泛化能力和优异性能的传染病早期预警系统	时空序列中的异常上升趋势（疫情暴发）	时间序列分析	传染病	大时间序列模型	生成式预训练模型	时间序列数据	真实世界传染病数据集及相关衍生数据集
2	2025-09-30	Advancing CRISPR with deep learning: A comprehensive review of models and databases 2025-Dec-09, Molecular therapy. Nucleic acids DOI:10.1016/j.omtn.2025.102691 PMID:41017815	综述	本文全面回顾了用于预测CRISPR基因编辑靶向效率的深度学习模型和相关数据库	系统梳理了当前CRISPR领域中的机器学习和深度学习工具，强调了数据库在提高预测准确性中的关键作用	当前预测准确性受限于可用训练数据的数量	通过机器学习和深度学习工具预测CRISPR的靶向和非靶向活性，促进基因编辑疗法的发展	CRISPR基因编辑系统及其相关的数据库和预测模型	机器学习	NA	CRISPR基因编辑技术	深度学习模型	序列数据	NA
3	2025-09-30	Grapevine disease detection using (q,τ)-nabla calculus quantum deformation with deep learning features 2025-Dec, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103619 PMID:41018245	研究论文	提出一种结合(q,τ)-Nabla微积分量子变形特征和深度学习特征的混合分类方法，用于葡萄叶病害检测	首次将(q,τ)-Nabla微积分量子变形特征与深度学习特征相结合用于植物病害分类	NA	开发高效的葡萄叶病害自动检测方法以支持可持续农业和食品安全	葡萄叶病害	计算机视觉	植物病害	(q,τ)-Nabla微积分量子变形特征提取、深度学习特征提取	卷积神经网络(CNN)、机器学习分类器	叶片图像	葡萄叶病害数据集
4	2025-09-30	Towards safer environments: A YOLO and MediaPipe-based human fall detection system with alert automation 2025-Dec, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103623 PMID:41018251	研究论文	开发了一种基于YOLOv8和MediaPipe的实时人体跌倒检测系统，通过姿态估计和异常检测技术实现精准跌倒识别并自动发送警报	结合MediaPipe姿态估计进行深入身体姿态分析和YOLOv8人体识别，利用位置标志点和活动识别算法提升系统在真实场景中的可扩展性和鲁棒性	NA	开发精确有效的实时跌倒检测系统以提升公共区域安全	人体跌倒行为	计算机视觉	NA	姿态估计、深度学习对象检测、异常检测	YOLOv8、MediaPipe	视频	NA
5	2025-09-30	Development of a multi-feature predictive model for risk stratification in stage IB-IIA non-small cell lung cancer: a multicenter analysis 2025-Nov, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112379 PMID:40902436	研究论文	开发了一个整合临床病理、影像组学和深度学习特征的多特征预测模型，用于IB-IIA期非小细胞肺癌的风险分层	首次将临床病理数据、影像组学特征和深度学习模型相结合构建综合预测模型，并采用SHAP方法进行模型可解释性分析	回顾性研究设计，样本量相对有限（总样本560例）	开发IB-IIA期非小细胞肺癌的风险分层模型以指导个性化术后治疗	IB-IIA期非小细胞肺癌患者	数字病理	肺癌	CT影像分析、影像组学、深度学习	ResNet50、逻辑回归、多特征组合模型（CRD模型）	医学影像（CT）、临床病理数据	560例患者（训练集370例，内部验证120例，外部验证70例）
6	2025-09-30	Mino-Bimaadiziwin and the Pursuit of Harmony 2025-Nov, Personality and social psychology review : an official journal of the Society for Personality and Social Psychology, Inc IF:7.7Q1 DOI:10.1177/10888683251345043 PMID:41017246	研究论文	介绍北美原住民Anishinaabeg文化中的幸福观概念Mino-Bimaadiziwin及其七大祖父教导	首次将北美原住民多数世界观引入心理学幸福理论研究，提出以和谐而非快乐为核心的原住民幸福观	主要聚焦单一原住民文化群体，未与其他原住民文化进行系统比较	探索北美原住民文化中的幸福观念，拓展心理学幸福理论的跨文化视角	Anishinaabeg原住民群体（包括奥吉布瓦、波塔瓦托米等六个原住民部落）的文化传统和幸福观念	跨文化心理学	NA	故事工作（storywork）文化分析方法	NA	文化文本和传统知识	基于Anishinaabeg原住民六个部落的文化传统和智慧
7	2025-09-30	Use of Artificial Intelligence to Detect Cardiac Rhythm Disturbances in Athletes: A Scoping Review 2025 Nov-Dec, Journal of veterinary internal medicine IF:2.1Q1 DOI:10.1111/jvim.70257 PMID:41017277	综述	本文通过范围综述评估人工智能在运动员（特别是马匹）心律失常检测中的应用现状与潜力	首次系统评估AI技术在马等运动物种心律失常检测中的应用，探索物种特异性算法的开发	样本量较小且物种特异性心电图形态学差异限制了在兽医学中的广泛应用	评估人工智能在心电图解读中用于心律失常检测的应用，重点关注运动物种特别是马匹的现有和潜在用途	人类、马和犬类运动员的心电图数据	机器学习	心血管疾病	心电图分析	深度学习、卷积神经网络、恢复分析、迁移学习	心电图信号	包含17项研究（人类13项、马3项、犬1项）
8	2025-09-30	Ptgs2+ CPTC Function as a "Force-Immune Axis" by Responding to Acupuncture and Mediating M2 Macrophage Activation for Anti-Inflammatory Effects 2025-Oct-15, FASEB journal : official publication of the Federation of American Societies for Experimental Biology IF:4.4Q2 DOI:10.1096/fj.202501175RR PMID:41017691	研究论文	本研究通过单细胞测序发现Ptgs2+ CPTC可作为连接针刺机械刺激与免疫调节的“力学-免疫轴”	首次确立Ptgs2+ CPTC作为连接机械刺激与免疫调节的关键“力学-免疫轴”，揭示了针刺抗炎作用的细胞机制	NA	探索筋膜组织中特络细胞的细胞景观及其在针刺抗炎中的作用机制	腹部中线筋膜中的Cd34+/Pdgfra+特络细胞及其亚群	细胞生物学	炎症性疾病	单细胞测序、深度学习	深度学习模型	单细胞测序数据、细胞形态学数据	痢疾大鼠模型
9	2025-09-30	Deep learning reconstruction for improved image quality of ultra-high-resolution brain CT angiography: application in moyamoya disease 2025-Oct, Japanese journal of radiology IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s11604-025-01806-5 PMID:40439843	研究论文	本研究评估了针对脑部CTA优化的深度学习重建在烟雾病超高分辨率CT血管成像中的图像质量改善效果	首次将专门针对脑部CTA优化的深度学习重建技术应用于烟雾病的超高分辨率CT血管成像，并与传统重建方法进行对比	回顾性研究设计，样本量相对较小（50例患者）	评估不同重建算法在烟雾病脑部CTA中对小血管显示的图像质量差异	烟雾病患者的脑部小血管，特别是基底节区的烟雾状穿支血管和脑室周围吻合血管	医学影像分析	烟雾病	超高分辨率CT血管成像，深度学习重建，混合迭代重建	深度学习重建算法	CT血管成像图像	50例疑似或确诊烟雾病患者
10	2025-09-30	Advantages of deep learning reconstruction algorithm in ultra-high-resolution CT for the diagnosis of pancreatic cystic neoplasm 2025-Oct, Japanese journal of radiology IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s11604-025-01804-7 PMID:40445272	研究论文	评估深度学习重建算法在超高分辨率CT诊断胰腺囊性肿瘤中的图像质量和临床效用	首次在超高分辨率CT中比较深度学习重建算法与混合迭代重建算法对胰腺囊性肿瘤的诊断性能	回顾性研究设计，样本量较小（45例患者）	评估深度学习重建算法在胰腺囊性肿瘤CT诊断中的图像质量和诊断性能	胰腺囊性肿瘤患者	医学影像	胰腺囊性肿瘤	超高分辨率CT，深度学习重建算法，混合迭代重建	深度学习重建算法	CT影像	45例胰腺囊性肿瘤患者
11	2025-09-30	High visceral-to-subcutaneous fat area ratio is an unfavorable prognostic indicator in patients with uterine sarcoma 2025-Oct, Japanese journal of radiology IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s11604-025-01812-7 PMID:40500581	研究论文	本研究探讨了身体成分参数对子宫肉瘤患者总体生存率的影响	首次发现内脏与皮下脂肪面积比(VSR)是子宫肉瘤患者预后的独立不良预测因子	样本量较小(52例患者)，且为回顾性多中心研究	探索身体成分参数与子宫肉瘤患者生存预后的关联	52例子宫肉瘤患者	数字病理	子宫肉瘤	基于深度学习的半自动分割程序，CT图像分析	深度学习	CT图像	52例子宫肉瘤患者，来自三家日本医院(2007-2023年)
12	2025-09-30	Comparison of publicly available artificial intelligence models for pancreatic segmentation on T1-weighted Dixon images 2025-Oct, Japanese journal of radiology IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s11604-025-01814-5 PMID:40531398	研究论文	比较三种公开深度学习模型在T1加权Dixon图像上胰腺分割的性能	首次系统比较三种公开AI模型在胰腺分割任务中的表现，并评估其在体积测量和胰内脂肪分数评估方面的准确性	样本量较小（仅20个腹部MRI序列），仅使用T1加权Dixon图像	评估和比较公开AI模型在胰腺自动分割中的性能	胰腺	医学影像分析	胰腺疾病	磁共振成像（MRI）、两点Dixon方法	深度学习模型（TotalSegmentator、TotalVibeSegmentator、PanSegNet）	医学影像（T1加权Dixon图像）	20个上腹部T1加权磁共振序列
13	2025-09-30	A Guided Refinement Network Model With Joint Denoising and Segmentation for Low-Dose Coronary CTA Subtle Structure Enhancement 2025-Oct, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3561338 PMID:40293900	研究论文	提出一种引导精化网络模型，通过联合去噪和分割增强低剂量冠状动脉CTA的细微结构	将冠状动脉分割集成到去噪过程中，通过相互引导实现有效交互和协同优化	未明确说明数据集的规模和多样性限制	提升低剂量冠状动脉CTA成像质量，同时实现噪声抑制和细微结构增强	冠状动脉CTA图像	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	引导精化网络(GRN)	医学图像	NA
14	2025-09-30	Quantitative radiomic analysis of computed tomography scans using machine and deep learning techniques accurately predicts histological subtypes of non-small cell lung cancer: A retrospective analysis 2025-Oct, European journal of surgical oncology : the journal of the European Society of Surgical Oncology and the British Association of Surgical Oncology DOI:10.1016/j.ejso.2025.110376 PMID:40803192	研究论文	本研究通过机器学习和深度学习技术分析CT影像组学特征，准确预测非小细胞肺癌的组织学亚型	首次系统比较多种机器学习模型和深度神经网络在基于CT影像组学预测肺癌亚型中的性能，发现随机森林和集成学习方法表现优异	回顾性研究设计，样本量相对有限（422例），缺乏外部验证	开发基于CT影像组学的机器学习模型来预测非小细胞肺癌的组织学亚型	非小细胞肺癌患者的肺部CT扫描图像	医学影像分析	肺癌	影像组学特征提取，机器学习，深度学习	逻辑回归，支持向量机，随机森林，XGBoost，LightGBM，CatBoost，深度神经网络	医学影像（CT扫描）	422例肺部CT扫描，来自癌症影像档案库
15	2025-09-30	VNWoodKnot: A benchmark image dataset for wood knot detection and classification 2025-Oct, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.112039 PMID:41018861	研究论文	介绍了一个用于木材节疤检测和分类的公开基准图像数据集VNWoodKnot	填补了木材缺陷检测领域公开数据集的空白，提供了包含三种节疤类别的高分辨率图像数据集	NA	开发用于工业级木材缺陷检测的实时、可扩展且可靠的深度学习模型	木材表面节疤（活节、死节和无节疤表面）	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	1,515张高分辨率木材表面图像（活节519张、死节496张、无节疤500张）
16	2025-09-30	3D human pose point cloud data of light detection and ranging (LiDAR) 2025-Oct, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.112043 PMID:41018860	研究论文	本文介绍了使用3D LiDAR传感器采集的人体姿态点云数据集及其在深度学习中的应用	将3D LiDAR技术应用于室内人体姿态数据采集，保护隐私的同时提供空间、几何和时间信息	当前数据仅包含一名30-40岁男性受试者，姿态类别有限	构建用于深度学习的人体姿态点云数据集	人体基本姿态（双手放侧、坐下、蹲下、站起）	计算机视觉	NA	3D LiDAR（光探测和测距）	CNN（卷积神经网络）	点云数据	1400个3D点云数据（每类姿态280个训练数据，总计280个测试数据）
17	2025-09-30	Global mapping of artificial intelligence applications in breast cancer from 1988-2024: a machine learning approach 2025-Sep-29, Breast cancer (Tokyo, Japan) DOI:10.1007/s12282-025-01783-7 PMID:41016987	研究论文	通过机器学习方法分析1988-2024年间人工智能在乳腺癌领域的全球应用图谱	首次使用LDA主题建模和合作网络分析系统梳理了36年间AI在乳腺癌护理全流程的应用发展	仅纳入英文文献和Web of Science数据库，未涵盖其他语言和非索引文献	系统分析人工智能在乳腺癌护理连续体中的应用发展、研究趋势和合作模式	1988-2024年间发表的8,711篇乳腺癌AI研究文献	机器学习	乳腺癌	LDA主题建模、线性回归、共现网络分析	机器学习	文献元数据	8,711篇出版物
18	2025-09-30	Prediction of regional cropland soil organic carbon content and distribution using deep learning: a case study of the Northeast China Plain 2025-Sep-29, Environmental monitoring and assessment IF:2.9Q3 DOI:10.1007/s10661-025-14622-1 PMID:41017007	研究论文	本研究利用深度学习方法预测东北平原农田土壤有机碳的空间分布及其驱动因素	首次将ResNet与Deep Forest集成模型应用于区域尺度土壤有机碳预测，并识别气象因素为最关键驱动因子	研究区域仅限于东北平原，模型在其他地理区域的适用性有待验证	开发高效的土壤有机碳空间分布预测方法，为农业土壤质量改善和碳固存提供科学依据	东北平原农田土壤有机碳	机器学习	NA	深度学习、遥感技术、气象数据分析	ResNet、Deep Forest集成模型	野外实测数据、遥感数据、气象数据、地形数据	1000个野外实测样本
19	2025-09-30	Genotype-by-sex interaction analyses for alcohol use disorder across biobanks 2025-Sep-29, Alcohol, clinical & experimental research DOI:10.1111/acer.70173 PMID:41017299	研究论文	通过多祖先群体数据研究基因型与性别对酒精使用障碍风险的交互作用	首个酒精使用障碍的全基因组基因型-性别交互作用研究，发现了多个与性别特异性相关的遗传位点	研究主要基于临床诊断数据，可能未涵盖所有酒精使用障碍表型	探索遗传变异如何与生物性别相互作用影响酒精使用障碍风险	1,039,476名参与者（150,429例酒精使用障碍患者和889,046名对照）	遗传学	酒精使用障碍	全基因组关联分析、深度学习预测、表达数量性状位点分析	深度学习	基因组数据、临床诊断数据	1,039,476名参与者（来自百万退伍军人计划和英国生物银行）
20	2025-09-30	AI-driven advances in metal-organic frameworks: from data to design and applications 2025-Sep-29, Chemical communications (Cambridge, England) DOI:10.1039/d5cc04220h PMID:41017480	综述	本文全面概述了人工智能在金属有机框架材料研究中的应用进展	系统总结了AI技术在MOFs材料性能预测、结构生成和合成规划方面的突破性能力	面临数据质量、模型可解释性和实验验证方面的挑战	加速金属有机框架材料的研究与创新	金属有机框架材料	机器学习	NA	图神经网络、生成模型、AI-模拟混合框架	深度学习架构、生成模型	材料数据库、结构数据	NA